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语音实时转写生成电子病历,优化诊疗流程
来源:Apple《AI on Mac 案例介绍》,非易信通联实施案例。 以下指标由原项目在其自身硬件、模型与测试条件下得出,客户已匿名;指标不代表易信通联的实施业绩,也不构成对其他项目效果的承诺。
98%
准确率
+20%
生成速度
-84%
硬件成本
-98%
能耗成本
问诊效率关系着患者的健康和医院资源的利用效率,而医生在病历书写上往往要耗费大量时间。
某区域医疗中心选择 Mac + AI 的方案后,实现电子病历自动生成,提升问诊效率、保护数据安全、降低了成本。
语音识别准确度
电子病历对识别转文字准确度有高要求
设备的稳定性和数据隐私安全
医院要求设备运行稳定,医疗数据有高敏感性,模型需在本地部署与运行
硬件成本与能耗费用
各门诊批量部署和使用的成本控制
硬件
Mac mini
M4 Pro · 64GB 统一内存
模型与工具
Qwen3 30B
大语言模型,语意分析与归纳
SenseVoice
语音识别模型,语音转文字
中部城市某区域医疗中心选择该方案后,大幅提升了病历生成的准确率与速度,同时显著降低了设备投入与能耗成本,诊疗效率全面优化。
医院或体检机构等需要进行面对面诊断并快速生成电子病历的情景。
上面用到的 Mac 都是可以正常采购的机型。易信通联负责的是设备这一段:按你的模型与并发量给出机型和内存的选型建议、批量到货、用 Apple 商务 + MDM 铺到各门店或网点,以及后续的报修协调。模型开发、数据治理和行业系统集成是否包含在服务内,按具体项目确认。
本案例整理自 Apple《AI on Mac 案例介绍》,客户已匿名,硬件配置、模型选型与指标按原文列出,未做改写。